ブログ

中平コラムSeries9:AIマスキングの問い合わせ急増!企業が今求めるデータセキュリティとは?

作成者: 中平裕貴|2025年02月07日

こんにちは、エスワイシステム関東の中平です。

 

近年、企業のデータ活用が急速に進む中で、「データセキュリティをどう確保するか?」 という課題がますます重要視されています。

個人情報や機密データを扱う企業にとって、データ漏洩のリスクを最小限に抑えつつ、データを最大限に活用すること が求められています。

このような背景のもと、AIを活用した「AIマスキング」への関心が急速に高まっており、弊社への問い合わせも急増しています。

✔ 「社内で個人情報を含むデータを活用したいが、安全に取り扱えるのか?」
✔ 「顧客データを匿名化して、マーケティングやAI学習に使えないか?」
✔ 「個人情報保護法やGDPRに対応しながら、業務を効率化できる方法は?」

これらの疑問を持つ企業が増え、AIマスキングの導入を検討する動きが加速 しています。従来のデータマスキング技術ではカバーしきれなかった 精度・柔軟性・運用負担 の課題を、AIがどのように解決できるのか。

 

本記事では、AIマスキングの基本から、なぜ今企業が導入を求めているのか、実際の活用事例まで詳しく解説します。
「データ活用とセキュリティ確保を両立する方法を知りたい!」 という方は、ぜひ最後までご覧ください。

 

 

なぜ今、データセキュリティが重要なのか?

企業のデジタル化が加速する中で、データは「新たな資産」として重要視されています。しかし、データの取り扱いに関するリスクも急速に高まっており、特に個人情報や機密データの保護が企業の信頼を左右する重大な課題となっています。

1. データ漏洩リスクの増大

企業が収集・蓄積するデータ量が増えるにつれ、サイバー攻撃の標的になりやすくなっています。

特に、以下のリスクが深刻化しています。

  • ハッキングによる情報漏洩:企業のデータベースに不正アクセスされ、顧客情報や内部情報が流出。

 

  • 内部不正・ヒューマンエラー:社員や委託業者が誤って個人情報を外部に流出。

 

  • デバイス紛失による情報流出:ノートPCやUSBメモリの紛失によるデータ漏洩の事例も増加。

2. 法規制の強化

データ保護に関する規制が年々厳しくなっており、企業はGDPRや個人情報保護法などの法的要件を満たす必要があります。規制に対応しない場合、多額の罰金やブランドイメージの低下といったリスクを伴います。

3. データ活用の拡大とプライバシー保護の両立

企業はマーケティングやAI分析、DX推進のためにデータを活用したいと考えています。しかし、プライバシー保護とのバランスを取ることが求められ、安全なデータ活用のためにAIマスキングが注目されています。

 

AIマスキングとは?従来のデータマスキングとの違い

データマスキングとは?

データマスキングは、個人情報や機密データを匿名化・置換・暗号化する技術です。例えば、「山田太郎」→「〇〇〇〇〇〇」といった形で情報を加工し、安全に取り扱えるようにします。

 

従来のデータマスキングの課題

  • ルールベースのマスキングは柔軟性に欠ける

 

  • 複雑なデータ構造や文脈を判断できない

 

  • 手作業が多く、運用負担が大きい

 

AIマスキングの特徴

  • AIが自動的に機密データを検出し、適切にマスキング

 

  • コンテキストを理解し、精度の高いデータ匿名化が可能

 

  • ルールベースに比べ、運用負担を軽減

 

 

 

企業がAIマスキングを求める理由

AIマスキングの導入を検討する企業が増えている理由は、以下のような実務上の課題があるからです。

  1. テスト環境で本番データを使用できない(システム開発・運用)
    システム開発や運用において、本番データを使用すると個人情報の漏洩リスクが高まります。AIマスキングを活用すれば、個人情報を適切に匿名化しながら、リアルなデータを安全にテスト環境で使用できます。

  2. データ分析・AI活用時の個人情報保護
    企業は顧客データを分析し、マーケティングやAI学習に活用したいと考えています。しかし、個人情報をそのまま使用することはリスクを伴います。AIマスキングを適用することで、データの匿名性を確保しながら、高精度な分析が可能になります。

  3. GDPRや個人情報保護法の遵守
    個人情報を適切に管理することは、企業のコンプライアンス上不可欠です。AIマスキングなら、データを匿名化することで、法規制に適合しつつ、ビジネスの柔軟な運用が可能になります。

  4. コスト削減・業務効率向上
    自動車業界の企業では、車両画像のナンバープレートやロゴを手作業でマスキングしていました。AIマスキングを導入することで、この作業がほぼゼロになり、処理時間とコストが大幅に削減されました。

 

特に、弊社に問い合わせが多いのは「コスト削減・業務効率向上」です。

AIマスキングの対象となるものとして、以下のようなケースについてよく問い合わせがあります。

 

写真の場合

  • 人物の顔
  • 車のナンバープレート

 

書類の場合

  • 運転免許証、健康保険証、車検証などの公的証明書
  • 契約書や見積書などの電子ファイルに含まれる個人情報

 

 

実際の導入事例

📌 事例①:不動産業界

  • 画像登録時の個人情報マスキングを自動化し、作業負担を軽減。

  • これまで手作業だったモザイク処理がAIによって即座に適用されるようになった。

 

 

📌 事例②:自動車業界

  • 車両画像のナンバープレートや企業ロゴのマスキングをAIが実施。

  • 手作業の負担を削減し、データ管理の効率化を実現。

 

 

まとめ & Call to Action

企業がデータを最大限活用しながら、安全性を確保するためには、最新のデータ保護技術を導入することが不可欠です。


✔ データの利活用とセキュリティ確保の両立が必要


✔ AIマスキングなら、個人情報を守りながらデータを活用できる


✔ 「自社にAIマスキングが必要かも?」と思ったら、ぜひご相談を!

 

近年、企業のデータ活用が急速について

 

↓弊社のAIマスキング製品についてはこちらから!

 

 

 

執筆後記:矛盾をどう解決するか?

今回の記事を執筆するにあたり、開発者の方に詳しく話を聞きました。特に興味深かったのが、「セキュリティを高めるためのマスキング技術を導入する一方で、それを外部製品や外部サーバーを使うことで、結果的にデータを外に持ち出してしまう」という矛盾です。


データセキュリティを強化したいのに、その過程で新たなリスクを生んでしまう。この課題にどう向き合うべきか?企業のデータ活用において、安全性と利便性のバランスをどう取るか?今後の技術革新や運用設計の工夫次第で、より良い解決策を生み出していきたいです。

 

 

 

 

著者情報


 

中平 裕貴(Yuki Nakahira)

株式会社エスワイシステム 関東事業本部

関東第2事業部 3SEシステム6部 事業部長代理

 

『技術 × 事業戦略 × 組織運営をつなぐ実務家』

 

エンジニアとしての技術的な知見を持ちながら、営業・事業運営・HR・組織マネジメントの視点も持つ実務家。

エンジニア、グループ会社経営、営業を経験し、技術とビジネスの両方を理解した「橋渡し役」として事業推進に携わる。

🛠 技術領域

アプリ開発、クラウド、データ分析、AI、

📈 事業・営業経験

SI事業の拡大、プロジェクトマネジメント、アジャイル

🏗 組織マネジメント

リーダー育成、組織改革、チームビルディング

 

📩 お問い合わせ・お仕事のご相談はこちらから↓